1种农产品图像二维多级中值滤波改进算法

农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。     

改进的中值滤波算法在图像处理中的应用

分析了中值滤波的滤波特点,针对一般中值滤波在滤除脉冲噪声中的不足,提出了自适应中值滤波的方法,并采用MATLAB仿真,仿真结果表明该方法具有更好的滤波效果。     

基于改进中值滤波的图像噪声去除算法的研究

为了有效且快速滤除高密度椒盐噪声,同时又能很好地保护图像的细节,提出了一种基于中值滤波和均值滤波的改进滤波算法。该算法首先通过噪声检测过程确定图像中的噪声点和非噪声点,然后利用小窗口进行迭代滤波,根据窗口内非噪声点及噪声点数目的不同,采用相应的算法对窗口内噪声点进行适时的更新。试验结果表明,该算法能有效滤除密度从5%至80%的分布范围内的椒盐噪声,在图像的主观质量和客观质量方面均取得了较好的效果,有利于图像进一步的分析、判读。     

农业图像新型自适应混合滤波算法的应用

针对农业图像的获取受到拍摄设备电压不稳定、成像天气等不确定性因素的影响从而存在一定程度的噪声、图像视觉效果差这一问题,提出了一种新型农业图像自适应混合滤波算法。该算法首先采用改进型中值滤波算法进行预处理,以对图像中的噪声进行初步抑制;然后对经过预处理后的图像采用自适应维纳滤波算法进行处理,以进一步提高图像的清晰度,最大限度地恢复图像的本来面貌。分别将本研究算法、中值滤波算法、自适应维纳滤波算法、非局部均值滤波算法进行Matlab编程实现,并应用于处理农业图像。结果表明,本研究提出的算法对农业图像的滤波效果明显优于其余算法,这说明本研究提出的农业图像滤波算法具有一定的实用性。     

一种基于噪声点检测的自适应中值滤波方法

针对中值滤波在图像去噪时会造成图像细节丢失的问题,提出了一种新的基于噪声点检测的自适应中值滤波法.该方法对噪声点采用两级判断的方法:首先根据椒盐噪声的特点将图像像素点分为可疑噪声和信号两类;对于可疑噪声点,根据噪声与细节在图像中的表现,将可疑噪声分为噪声和边缘细节;然后采用不同的中值滤波窗口对噪声点进行滤波,对于两次判断得到的信号和边缘细节不进行处理以保持图像的细节.测试结果表明,与常用的中值滤波法相比,该方法不仅具有较好的去噪特性,还具有较强的细节保护能力.     

一种自适应图像灰度水印算法

提出了一种改进的SPIHT压缩算法,用于灰度水印的预处理,以得到易于嵌入的二进制数据.并将水印自适应地嵌入图像的低频小波系数,使得嵌入水印能量不超过图像可容纳的噪声上限.实验表明,算法能增强水印的鲁棒性,同时不会明显降低其视觉效果,且提取出的水印易于直观判断.

Abstract：

An improved SPIHT compression algorithm for the pretreatment of gray-level watermarks is presented to get the binary system's data which can be easily embedded. The watermark is self-adaptively embedded into the low frequency wavelet coefficient of image, so that the embedded watermark energy will not exceed the top limit of the acceptable noise of the image. Experiments demonstrate that the watermark's robustness has been enhanced, the conflict between invisibility and robustness has been mitigated, and the drawn watermark can be intuitively recognized.     

基于脊波变换域BDND的农作物图像改进中值滤波算法

实地获取农作物图像对于农作物长势以及病虫害进行监测具有重要作用,对此,结合脊波变换这一多尺度图像分析方法,在图像脊波变换域引入了边界判别噪声检测方法(Boundary discrimination noise detection,BDND),对经典中值滤波算法进行了改进,提出了一种基于脊波变换域BDND改进的中值滤波算法。该方法首先对图像进行多尺度脊波变换,获得了低频和高频分解图像,考虑到低频图像的视觉特征,采用同态滤波方法进行增强处理;然后对高频图像结合区域灰度值分布特征,设定2个自适应阈值,将经过2次噪声检测后处于该2个阈值间的像素点标记为非噪声点,对其余像素点分别进行中值滤波;最后,对视觉效果改善的低频图像和滤波后的高频图像进行逆脊波变换。分别采用C++语言对中值滤波、脊波域阈值去噪以及本文算法进行编程试验。结果表明,本文算法对于农作物图像的滤波效果稍优于其余2种方法。     

一种改进的粒子滤波算法

粒子滤波算法其重采样过程往往引起样本多样性丧失问题,影响算法精度。本文针对多样性问题,对重采样进行改进,首先划分粒子集为三个子集,然后利用高、低权值子集的组合产生下一代粒子。通过实验证明,本文算法能有效改善多样性问题,提高算法精度。     

一种自适应的图像轮廓提取算法

针对很多图像同时含有线条图案和区域块图案的特性,提出了一种白适应区分线条图案和区域块图案及提取区域块图案边界的解决方法。该方法首先根据设定的矩阵算子检测出图像中的区域块,然后按照一定的规则判断区域的边界,对区域进行填充,最后得到含有线条和区域边界的图像轮廓。试验证明,该方法计算量小,提取的图像轮廓能保留原图像中区域、线条和边界的信息。     

基于形态学融合滤波的农业图像改进MSR增强算法

农业图像增强对于提高图像识别与分析结果的准确性有很大帮助。多尺度Retinex(muti-scale retinex,MSR)算法由于对噪声具有较强的敏感性,容易在增强图像信息的同时放大噪声,为此结合形态学滤波思想对MSR算法进行改进。首先分别采用半径为1、2的棱形结构元素构建了开启-闭合、闭合-开启的形态滤波器,将它们分别对含有噪声的农业图像进行滤波,获得了滤波图像1、滤波图像2;然后根据局部像素最大化原则对滤波图像1、滤波图像2进行融合,得到滤波后图像;最后采用MSS算法对滤波后的图像进行增强。分别采用图像标准差(standard deviation,SD)、归一化均方根误差(normalized mean square error,NMSE)对增强后的图像进行客观性评价。结果表明,该算法对于低对比度且含有噪声的农业图像的增强效果明显优于形态学滤波、MSR算法。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法．首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整．仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于农业视觉图像的高效滤波处理方法

机器视觉技术在农业领域的广泛应用,使得农业自动化水平有了很大提高;但由于农业视觉图像的获取受气候、温度、光照、成像设备、图像传输等诸多因素的限制,使得所获取的图像或多或少受到噪声干扰,因此图像出现一定程度的失真,给后续农业视觉图像的处理与分析带来了诸多不便。为了有效抑制农业视觉图像中时常出现的噪声,提出了一种具有噪声监测与检测功能的多方向改进加权均值滤波算法,算法首先对含有噪声的农业视觉图像进行粗检测和精检测,以精确标记出噪声点;然后针对图像信息的分布特征分别设计出3类不同尺度的8方向滤波窗口;最后根据粗检测和精检测结果分别对噪声图像进行加权滤波处理。试验结果表明,改进的滤波算法性能优于经典均值滤波法、自适应中值滤波法及加权均值滤波法,提高了农产品视觉图像的清晰度及图像目标识别的准确率。     

一种基因芯片图像滤波混合法

对基因芯片的表达数据进行分析，有助于获得基因的表达谱与功能之间的关联信息，而基因芯片图像的滤波方法，对于获得高质量的基因表达数据具有重要的意义。本文采用小波和中值滤波混合法对基因芯片图像去噪，采用的小波硬门限阈值量化法去噪预先处理了基因芯片图像的部分高频噪声，避免了图像有用信号湮灭；而中值滤波法弥补了小波分析中的噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法进行对比实验，结果表明，该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时，很好地保持图像的边缘和细节信息。     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

矢量中值滤波彩色图像增强算法研究

矢量中值作为基于排序的非线性滤波方法,在消除彩色图像的噪声和保证图像边缘与细节上均有较好的稳健性.但是,由于其算法与窗口象素数的平方成正比,因而计算量很大.本研究提出一种改进的矢量中值滤波的彩色图像增强方法,该方法既可以提高其图像处理的运算速度,又能保证图像质量,其算法具有实用价值.     

一种改进的迭代图像盲恢复算法

针对原NAS-RIF算法敏感于噪声且支撑域为矩形等不足,提出了一种改进方案.通过引入高阶统计量去噪,解决了NAS-RIF算法敏感于噪声的特性;利用图像分割技术进行图像支撑域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支撑域必须是矩形的不利限制.仿真结果表明改进的NAS-RIF算法具有很好的恢复效果.     

一种改进的SAR图像分割FCM算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在较强相干斑的特性,提出一种改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)SAR图像分割方法(基于乘性模型的RFCM聚类方法)。将改进的方法、传统上使用的FCM算法以及基于空间模型的模糊C均值聚类(robust fuzzy C-means,RFCM)算法运用到实测的SAR图像中。结果表明,改进的方法降低了SAR图像分割的误分率,抗噪性更具优势。